Neural Radiance Fields (NeRF)

Neural Radiance Fields (NeRF) đại diện cho một bước tiến đột phá trong computer vision (CV) và generative AI, được thiết kế để tổng hợp các khung cảnh 3D chân thực từ một tập hợp hạn chế các hình ảnh 2D. Khác với các phương pháp mô hình hóa 3D truyền thống dựa trên các cấu trúc hình học rõ ràng như đa giác, lưới (meshes) hoặc đám mây điểm, NeRF sử dụng một neural network (NN) để học biểu diễn "ngầm định" của một khung cảnh. Bằng cách ánh xạ tọa độ không gian và hướng nhìn sang các giá trị màu sắc và mật độ, NeRF có thể hiển thị (render) các góc nhìn mới với độ trung thực vượt trội, nắm bắt chính xác các hiệu ứng hình ảnh phức tạp như phản chiếu, độ trong suốt và ánh sáng thay đổi vốn thường khó tái tạo bằng photogrammetry tiêu chuẩn.

Link to this sectionCách thức hoạt động của Neural Radiance Fields#

Về cơ bản, NeRF mô hình hóa một khung cảnh dưới dạng hàm thể tích liên tục. Hàm này thường được tham số hóa bởi một mạng deep learning (DL) kết nối đầy đủ. Quá trình bắt đầu bằng ray marching, trong đó các tia sáng được chiếu từ một camera ảo xuyên qua mỗi pixel của mặt phẳng ảnh mong muốn vào không gian 3D.

Đối với các điểm được lấy mẫu dọc theo mỗi tia, mạng sẽ nhận đầu vào 5D—bao gồm vị trí không gian 3D ($x, y, z$) và hướng nhìn 2D ($\theta, \phi$)—và xuất ra màu sắc phát xạ cùng mật độ thể tích (độ mờ) tại điểm đó. Sử dụng các kỹ thuật bắt nguồn từ volume rendering, các giá trị lấy mẫu này được tích lũy để tính toán màu sắc cuối cùng của pixel. Mạng được huấn luyện bằng cách giảm thiểu sự khác biệt giữa các pixel được hiển thị và các pixel thực tế từ training data gốc, từ đó tối ưu hóa hiệu quả model weights để ghi nhớ các thuộc tính hình ảnh của khung cảnh.

Link to this sectionCác ứng dụng trong thực tế#

Công nghệ NeRF đã nhanh chóng chuyển đổi từ nghiên cứu học thuật sang các công cụ thực tiễn, tác động đến nhiều ngành công nghiệp khác nhau bằng cách thu hẹp khoảng cách giữa nhiếp ảnh tĩnh và môi trường 3D tương tác.

• Thương mại điện tử nhập vai (Immersive E-Commerce): Các nhà bán lẻ tận dụng NeRF để tạo ra các bản trình diễn sản phẩm tương tác. Bằng cách xử lý một vài bức ảnh của một mặt hàng, các giải pháp AI in retail có thể tạo ra một mô hình 3D mà khách hàng có thể xem từ mọi góc độ, mang lại trải nghiệm phong phú hơn so với hình ảnh tĩnh.
• Sản xuất ảo và VFX: Ngành công nghiệp điện ảnh sử dụng NeRF để ghi lại các địa điểm trong thế giới thực và kết xuất chúng làm phông nền chân thực cho virtual production. Điều này cho phép các nhà làm phim đặt diễn viên vào các môi trường kỹ thuật số hoạt động thực tế với các chuyển động của camera, giảm bớt nhu cầu quay phim tại hiện trường tốn kém.
• Mô phỏng robot: Việc huấn luyện autonomous vehicles và máy bay không người lái đòi hỏi một lượng dữ liệu khổng lồ. NeRF có thể tái tạo các môi trường thế giới thực phức tạp từ dữ liệu cảm biến, tạo ra các bãi tập mô phỏng có độ trung thực cao, nơi các thuật toán robotics có thể được kiểm thử một cách an toàn và toàn diện.

Link to this sectionSự khác biệt với các khái niệm liên quan#

Việc phân biệt NeRF với các công nghệ thị giác và 3D khác là rất hữu ích để hiểu rõ tiện ích cụ thể của nó.

• NeRF so với Photogrammetry: Photogrammetry tái tạo rõ ràng hình học bề mặt (lưới) bằng cách khớp các đặc trưng giữa các hình ảnh. Mặc dù hiệu quả đối với các bề mặt đơn giản, phương pháp này thường gặp khó khăn với các hiệu ứng "phi Lambertian" như bề mặt sáng bóng, cấu trúc mỏng (như tóc) hoặc độ trong suốt. NeRF vượt trội trong những lĩnh vực này vì chúng trực tiếp mô hình hóa thể tích và sự truyền ánh sáng.
• NeRF so với 3D Object Detection: Trong khi NeRF tạo ra dữ liệu hình ảnh, 3D object detection tập trung vào việc hiểu nội dung của khung cảnh. Các mô hình phát hiện xác định và định vị đối tượng bằng cách sử dụng bounding boxes, trong khi NeRF quan tâm đến việc hiển thị diện mạo của khung cảnh.
• NeRF so với Depth Estimation: Depth estimation dự đoán khoảng cách của các pixel so với camera, dẫn đến một bản đồ độ sâu (depth map). NeRF học hình học một cách ngầm định để hiển thị hình ảnh, nhưng đầu ra chính của chúng là góc nhìn tổng hợp thay vì một bản đồ độ sâu rõ ràng.

Link to this sectionTích hợp NeRF vào các đường ống xử lý thị giác (Vision Pipelines)#

Việc huấn luyện một NeRF chất lượng cao thường đòi hỏi dữ liệu sạch. Nhiễu nền hoặc các đối tượng di chuyển có thể gây ra hiện tượng "bóng ma" (ghosting) trong kết xuất cuối cùng. Để giảm thiểu điều này, các nhà phát triển thường sử dụng các mô hình instance segmentation để tự động che đối tượng quan tâm trước khi huấn luyện NeRF.

Ultralytics Platform và API Python cho phép tích hợp liền mạch phân đoạn (segmentation) vào quy trình tiền xử lý này. Ví dụ sau đây trình bày cách sử dụng YOLO26 để tạo mặt nạ cho một tập hợp hình ảnh, chuẩn bị chúng cho quá trình tái tạo 3D.

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO26 segmentation model
model = YOLO("yolo26n-seg.pt")

# Run inference to detect and segment objects
# Saving results creates masks useful for NeRF preprocessing
results = model("scene_image.jpg", save=True)

# Access the binary masks for the detected objects
masks = results[0].masks.data
print(f"Generated {len(masks)} masks for NeRF training.")

Bằng cách kết hợp độ chính xác của phân đoạn với sức mạnh tạo sinh của NeRF, các kỹ sư có thể tạo ra các đường ống mạnh mẽ cho việc tạo synthetic data, cho phép tạo ra số lượng mẫu huấn luyện không giới hạn cho các tác vụ hạ nguồn khác.